递增指令:incr(默认从0开始) 递减指令:decr(默认从0开始,递减会出现负数,这点跟memcache不一样,mc到0) 如下: 附上shardedJedisPool和JedisCluster的两种实现方式: shardedJedisPool: @Override public Long decr(String key) { ShardedJedis jedis = null; Long result = 0l; try { jedis = shardedJedisPool.getReso

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("); if(!$con

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题. 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localh

高并发下也可以使用HashTable .Collections.synchronizedMap因为他们是线程安全的,但是却牺牲了性能,无论是读操作.写操作都是给整个集合加锁,导致同一时间内其他操作均为之阻塞. ConcurrentHashMap则兼容了安全和效率问题. ConcurrentHashMap的Segment概念: Segment是什么呢?Segment本身就相当于一个HashMap对象. 同HashMap一样,Segment包含一个HashEntry数组,数组中的每一个HashEnt

HashMap的容量是有限的.当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高. 这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize. 影响发生Resize的因素有两个: 1.Capacity HashMap的当前长度.HashMap的长度是2的幂. 2.LoadFactor HashMap负载因子,默认值为0.75f. 衡量HashMap是否进行Resize的条件如下:  HashMap.Size   >=  Capacity * Lo

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localhost&q

在分析hashmap高并发场景之前,我们要先搞清楚ReHash这个概念.ReHash是HashMap在扩容时的一个步骤.HashMap的容量是有限的.当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高.这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize. 影响发生Resize的因素有两个:1.Capacity:HashMap的当前长度.上一篇曾经说过,HashMap的长度是2的幂.2.LoadFactor:HashMap负载因子,默认值为0

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysqli_connect("localh

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localhost&q

一.确定需求 只要做过开发的基本上都有做过订单,只要做过订单的基本上都要涉及生成订单号,可能项目订单号生成规则都不一样,但是大多数规则都是连续增长. 所以假如给你一个这样的需求,在高并发下,以天为单位,生成连续不重复的订单号,比如2017年4月12日有1000条订单,那么当天的订单号是170412001至1704121000,第二天13号又有2000条订单就是170413001至1704132000. 二.实现需求 首先我们建立一个订单表 CREATE TABLE [dbo].[tbOrder]

本文内容是我在 6 月 23 日参加的深圳 GIAC 技术大会上演讲的文字稿. 观众朋友们,我是来自掌阅的工程师钱文品,掘金小册<Redis 深度历险>的作者.今天我带来的是分享主题是:Redis 在海量数据和高并发下的优化实践.Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生,几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库,但是对于绝大多数企业来说只会用到它的最基础的 KV 缓存功能,还有很多 Redis 的高级功能可能都未曾认真实践过.今天在这一个小时的时间我会围绕 Redis,

原文链接:https://blog.csdn.net/bjwfm2011/article/details/81076736 1.什么是HashMap? HashMap底层原理 HashMap是存储键值对(key-value)的集合,每个键值对也叫做Entry,这些Entry分散存储在一个数组中,这个数组可以称为HashMap的主干. 2.HashMap在高并发下会产生的情况 在分析高并发情况之前,需要搞清楚ReHash这个概念.(ReHash是HashMap在扩容时候的一个步骤) HashMap

目录 实现原理 实现步骤 上一篇文章聊了一下使用Redis事务来解决高并发商品超卖问题,今天我们来聊一下使用Redis链表来解决高并发商品超卖问题. 实现原理 使用redis链表来做,因为pop操作是原子的,即使有很多用户同时到达,也是依次执行,推荐使用. 实现步骤 第一步,先将商品库存入队列 /** * 添加商品数量到商品队列 * @param int $couponId 优惠券ID */ function addCoupons($couponId) { //1.初始化Redis连接 $red

  问题年年有,今年特别多.最近公司对呼叫中心平台做了大幅度重构,基于OpenSIPS实现的会话管理服务,在高并发压测过程中,发现OpenSIPS的日志居然出现丢失的情况,简直让我食不知味,困惑不已. 最终虽解决了问题,但内部个中原理性尚未彻底弄明白,今日先记录在此,供同道中人参考,更希望有识之士能一解玉修心中之惑……   闲话不多说,来.来.来,翠花,上酸菜!!!!!!   1.运行环境配置 CentOS      7.4 Rsyslogd    8.24.0 OpenSIPS  2.4.2

  抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 1 <?php 2 $conn=mysql_connect("l

在某些数据访问层框架中,会使用show full tables from test like 'demo',来检查数据库的状态.当数据库中表的数量较少时,并没有出现严重的问题.但是当数据库中的表数量多余千个时,且并发数较高时,通过show processlist就会发现show full tables语句绝大部分处于checking permissions状态 | 2 | test | 192.168.15.128:57656 | NULL | Query | 0 | checking perm

下订单减库存的方式 现在,连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了,相信电商对大家已经非常熟悉了,如果熟悉电商开发的同学,就知道在买家下单购买商品的时候,是需要扣减库存的,当然有2种扣减库存的方式, 一种是预扣库存,相当于锁定库存, 一种是直接扣减库存. 我们采用的是预扣库存的方式,预扣库存的时候,在SalesInfo表中,将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量,用一条SQL语句来表示这个业务,就是下面这个样子的: update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSa

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数

抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false(略) 优化方案2:使用的事务,锁住操作的行 <?php $conn=mysql_connect("l

1.用额外的单进程处理一个队列,下单请求放到队列里,一个个处理,就不会有并发的问题了,但是要额外的后台进程以及延迟问题,不予考虑. 2.数据库乐观锁,大致的意思是先查询库存,然后立马将库存+1,然后订单生成后,在更新库存前再查询一次库存,看看跟预期的库存数量是否保持一致,不一致就回滚,提示用户库存不足. 3.根据update结果来判断,我们可以在sql2的时候加一个判断条件update ... where 库存>0,如果返回false,则说明库存不足,并回滚事务. 4.借助文件排他锁,在处理下单

Random可以说是每个开发都知道,而且都用的很6的类,如果你说,你没有用过Random,也不知道Random是什么鬼,那么你也不会来到这个技术类型的社区,也看不到我的博客了.但并不是每个人都知道Random的原理,知道Random在高并发下的缺陷的人应该更少.这篇博客,我就来分析下Random类在并发下的缺陷以及JUC对其的优化. Random的原理及缺陷 public static void main(String[] args) { Random random = new Random()